5分钟NLP:快速实现NER的3个预训练库总结

在文本自动理解的NLP任务中,命名实体识别(NER)是首要的任务。NER模型的作用是识别文本语料库中的命名实体例如人名、组织、位置、语言等。

NER模型可以用来理解一个文本句子/短语的意思。它可以识别文本中可能代表who、what和whom的单词,以及文本数据所指的其他主要实体。

在本文中,将介绍对文本数据执行 NER 的 3 种技术。这些技术将涉及预训练和定制训练的命名实体识别模型。

  • 基于 NLTK 的预训练 NER
  • 基于 Spacy 的预训练 NER
  • 基于 BERT 的自定义 NER

 

 原文地址:

 

https://www.overfit.cn/post/b7a368f1282149338a1afc20a5a6afcc

posted @ 2022-02-21 09:23  deephub  阅读(226)  评论(0编辑  收藏  举报